データのばらつきを考慮した誤差逆伝搬学習による平均値と標準偏差の同時推定
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概要
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誤差逆伝搬学習とは,一部のデータの入出力関係からその全体像を推定するという一種の回帰問題とみなせる.このとき,しばしば議論されるのが汎化能力の問題である.これに関連して,教師信号にノイズを重畳することが能力改善に結びつき,学習後の出力信号は教師信号の平均値のよい近似になっているとの報告もある.また,我々の身の周りに視点を転じれば,真値にノイズが重畳されるという状況は頻繁に起こり得るものであり,この場合,ばらつきの程度(標準偏差)も重要な情報となってくるであろう.そこで本稿では,特別な数式を用いずに,ノイズの混入を許容した信号だけを利用して,その平均値とともに標準偏差の連続的な変化を同時に求められるネットワークについて検討した.その結果,本手法の有効性が明らかとなったので報告する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-11-19
著者
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